数据的辨识度

时间:2024年11月09日 来源:

信息化时代,“数据”的应用较为频繁,海量数据的组成中,备份数据占有很大比例,而这些备份数据在没有发生故障时往往是被搁置不用的,被称为“暗数据”。而对业务数据的分析、统计、运维等操作都会直接作用在业务服务器,如此将会对业务性能产生影响,不利于业务系统的高效使用。如何做到解放业务系统,使其专注于业务处理上,也是IT管理者需要考虑的另一个现实问题。备份需要从业务系统中获取数据,统计、分析需要从业务系统中获取数据,研发、测试需要从业务系统中获取数据。这些数据从业务系统中拷贝出来后,如果得不到有效的管控,将会给企业带来安全隐患,这也是用户需要考虑解决的又一现实问题。上讯ADM产品的数据备份模块实现了数据库、文件、虚拟化平台的备份恢复。数据的辨识度

数据的辨识度,上讯敏捷数据管理平台ADM

ADM兼容物理服务器、虚拟化、云平台的备份源,降低因混合IT环境而需要多套数据保护方案带来的成本压力和管理复杂性。支持国产化操作系统,支持主流平台下的数据库、文件数据保护,支持主流虚拟化平台的保护,支持国产云平台的保护。通过数据库虚拟化技术快速创建副本实现对备份数据的即时挂载恢复,提供业务应急响应能力和数据快速恢复能力,挂载恢复缩短了备份数据恢复的时间,可用于验证备份数据的有效性,直接提升了数据恢复验证的频率。同时,ADM可与第三方备份系统对接,改变传统手动编写脚本恢复数据的方式,通过设置定时策略,自动化实现备份数据恢复的有效性验证,协助企业建立高效的数据保护平台。金融服务竞争数据备份产品关注数据备份,上讯敏捷数据管理平台ADM产品能用于数据的备份与快速恢复验证。

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数据备份面临存储成本高的问题,ADM采用内置高效的压缩存储池存放数据,压缩比约为3:1,存储即压缩,降低了备份数据的存储成本;其次,通过ADM的数据库虚拟化技术,一份基础数据即可快速拉起多份虚拟数据库,由于虚拟数据库90%的数据均与原始数据相同,因此拉起时几乎不占用额外的物理存储空间,只对新增的写操作计入容量占用,因此,随着数据分发使用的场景和频率增加,虚拟库的数量越来越多,而存储成本将会呈倍数级节约,例如针对同一份数据创建N个虚拟库,传统方法需要N倍的存储空间占用,而通过ADM只需要占用近乎0TB的存储空间,节约了数据存储环节的资源和成本。

l变化数据块跟踪技术块修改跟踪技术(BlockChangeTracking)简称BCT,Oracle数据库通过BCT技术可以只备份新增的或变化的数据块,VMware通过内置的CBT技术获取新增或变化的虚拟磁盘数据块,从而提升增量备份效率。l备份数据传输压缩加密ADM支持AES256和SM4加密算法,用户可根据实际情况,灵活选择。在数据传输过程中,通过加密算法对备份数据进行加密处理,确保抓包、***攻击、钓鱼等恶意方式所截获的备份数据无法被解析,从而有效避免数据泄露等安全问题。上讯信息敏捷数据管理平台ADM包括PDM、BDM、SDM、CDM四大功能模块。

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上讯敏捷数据管理平台适用场景:数据交付速度慢的开发测试部门企业通过交付生产数据辅助第三方业务决策,如开发/测试环境、统计分析、准业务系统环境搭建等,交付生产数据的方式是通过生成业务系统数据副本,而副本的准备通常需要几小时,甚至几天不等,严重拖延了项目进度。

备份数据的有效性验证效率低的运维部门,大部分企业对其**业务系统进行了数据备份,为了检验备份数据的有效性,以及满足相关法律法规的要求,企业对备份数据采取周期性的恢复验证;由于企业的业务系统繁多,而人员相对紧缺,验证工作需要大量重复性动作,成为企业当前面临的一大挑战。

数据副本分散存放难以管理的数据中心数据副本一旦被交付使用,就**存在于使用环境中,随着数据使用场景的日益增多,数据副本在非生产环境中逐渐累积,**分散的存放方式导致副本的辨识度不高,后续使用与销毁难度明显增大。同时,重复存放现象严重造成了存储资源的浪费。u隐私数据泄露风险高的用户无论是通过生产数据库导出,还是通过备份系统恢复,都能够直接获取到企业的**生产数据,其中包含企业内部机密数据和客户个人隐私信息,一旦发生泄露将带来严重后果,不仅影响企业的名誉,也会造成一定的经济损失。 上讯信息的自主产品敏捷数据管理平台ADM是国内副本数据管理CDM领域的重要产品。物理拷贝

数据安全领域数据安全治理的产品有哪些?数据的辨识度

当前ADM支持对商业数据库、国产化数据库、文件、虚拟化平台、国产云服务器、容器等的备份恢复与容灾以及磁带库归档。***兼容Windows、Linux、Unix、统信、麒麟等各类操作系统;具体支持Oracle/MySQL/DB2/SQLServer/PostgreSQL/Informix/GoldenDB/OceanBase/OpenGauss/达梦/南大通用GBase/人大金仓KingBase/GaussDB(DWS)/MogDB/MongoDB/丛云KingWoW/TDSQL/GaussDB(forOpenGauss)/VastBase/TiDB/AntDB/磐维/海量等数据库的备份恢复与细粒度备份恢复;数据的辨识度

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